# API 参考

> 在以下文档中，你可能会看到带有 `agent.` 前缀的函数调用。如果你在 Playwright 中，这些调用是不带 `agent.` 前缀的，如 `async ({ ai, aiQuery }) => { /* ... */}`。这只是解构语法的区别。

## 构造器

Midscene 中每个 Agent 都有自己的构造函数。

* 在 Puppeteer 中，使用 [PuppeteerAgent](./integrate-with-puppeteer)
* 在桥接模式（Bridge Mode）中，使用 [AgentOverChromeBridge](./bridge-mode-by-chrome-extension#constructor)

这些 Agent 有一些相同的构造参数：

* `generateReport: boolean`: 如果为 true，则生成报告文件。默认值为 true。
* `autoPrintReportMsg: boolean`: 如果为 true，则打印报告消息。默认值为 true。
* `cacheId: string | undefined`: 如果配置，则使用此 cacheId 保存或匹配缓存。默认值为 undefined，也就是不启用缓存。
* `actionContext: string`: 调用 `agent.aiAction()` 时，发送给 AI 模型的背景知识，比如 '有 cookie 对话框时先关闭它'，默认值为空。

在 puppeteer 中，还有一个额外的参数：

* `forceSameTabNavigation: boolean`: 如果为 true，则限制页面在当前 tab 打开。默认值为 true。

## 交互方法

这些是 Midscene 中各类 Agent 的主要 API。

:::info 自动规划 v.s. 即时操作

在 Midscene 中，你可以选择使用自动规划（Auto Planning）或即时操作（Instant Action）。

* `agent.ai()` 是自动规划（Auto Planning）：Midscene 会自动规划操作步骤并执行。它更智能，更像流行的 AI Agent 风格，但可能较慢，且效果依赖于 AI 模型的质量。
* `agent.aiTap()`, `agent.aiHover()`, `agent.aiInput()`, `agent.aiKeyboardPress()`, `agent.aiScroll()` 是即时操作（Instant Action）：Midscene 会直接执行指定的操作，而 AI 模型只负责底层任务，如定位元素等。这种接口形式更快、更可靠。当你完全确定自己想要执行的操作时，推荐使用这种接口形式。

:::

### `agent.aiAction()` 或 `.ai()`

这个方法允许你通过自然语言描述一系列 UI 操作步骤。Midscene 会自动规划这些步骤并执行。

* 类型

```typescript
function aiAction(prompt: string): Promise<void>;
function ai(prompt: string): Promise<void>; // 简写形式
```

* 参数：
  * `prompt: string` - 用自然语言描述的操作内容

* 返回值：
  * 返回一个 Promise。当所有步骤执行完成时解析为 void；若执行失败，则抛出错误。

* 示例：

```typescript
// 基本用法
await agent.aiAction('在搜索框中输入 "JavaScript"，然后点击搜索按钮');

// 使用 .ai 简写形式
await agent.ai('点击页面顶部的登录按钮，然后在用户名输入框中输入 "test@example.com"');

// 使用 ui-tars 模型时，可以使用更高维度的提示词
await agent.aiAction('发布一条微博，内容为 "Hello World"');
```

:::tip

在实际运行时，Midscene 会将用户指令规划（Planning）成多个步骤，然后逐步执行。如果 Midscene 认为无法执行，将抛出一个错误。

为了获得最佳效果，请尽可能提供清晰、详细的步骤描述。具体可以参考这篇文档：[编写提示词的技巧](./prompting-tips)

关联文档：
* [选择 AI 模型](./choose-a-model)

:::

### `agent.aiTap()`

点击某个元素。

* 类型

```typescript
function aiTap(locate: string, options?: Object): Promise<void>;
```

* 参数：
  * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。
  * `options?: Object` - 可选，一个配置对象，包含：
    * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true，Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。

* 返回值：
  * `Promise<void>`

* 示例：

```typescript
await agent.aiTap('页面顶部的登录按钮');

// 使用 deepThink 功能精确定位元素
await agent.aiTap('页面顶部的登录按钮', { deepThink: true });
```

### `agent.aiHover()`

鼠标悬停某个元素上。

* 类型

```typescript
function aiHover(locate: string, options?: Object): Promise<void>;
```

* 参数：
  * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。
  * `options?: Object` - 可选，一个配置对象，包含：
    * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true，Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。

* 返回值：
  * `Promise<void>`

* 示例：

```typescript
await agent.aiHover('页面顶部的登录按钮');
```

### `agent.aiInput()`

在某个元素中输入文本。

* 类型

```typescript
function aiInput(text: string, locate: string, options?: Object): Promise<void>;
```

* 参数：
  * `text: string` - 要输入的文本内容。使用空字符串可以清空输入框。
  * `locate: string` - 用自然语言描述的元素定位。
  * `options?: Object` - 可选，一个配置对象，包含：
    * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true，Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。

* 返回值：
  * `Promise<void>`

* 示例：

```typescript
await agent.aiInput('Hello World', '搜索框');
```

### `agent.aiKeyboardPress()`

按下键盘上的某个键。

* 类型

```typescript
function aiKeyboardPress(key: string, locate?: string, options?: Object): Promise<void>;
```

* 参数：
  * `key: string` - 要按下的键，如 `Enter`、`Tab`、`Escape` 等。不支持组合键。
  * `locate?: string` - 用自然语言描述的元素定位。
  * `options?: Object` - 可选，一个配置对象，包含：
    * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true，Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。

* 返回值：
  * `Promise<void>`

* 示例：

```typescript
await agent.aiKeyboardPress('Enter', '搜索框');
```

### `agent.aiScroll()`

滚动页面或某个元素。

* 类型

```typescript
function aiScroll(scrollParam: PlanningActionParamScroll, locate?: string, options?: Object): Promise<void>;
```

* 参数：
  * `scrollParam: PlanningActionParamScroll` - 滚动参数
    * `direction: 'up' | 'down' | 'left' | 'right'` - 滚动方向
    * `scrollType: 'once' | 'untilBottom' | 'untilTop' | 'untilRight' | 'untilLeft'` - 滚动类型
    * `distance: number` - 滚动距离，单位为像素。
  * `locate?: string` - 用自然语言描述的元素定位。如果未传入，Midscene 会在当前鼠标位置滚动。
  * `options?: Object` - 可选，一个配置对象，包含：
    * `deepThink?: boolean` - 是否开启深度思考。如果为 true，Midscene 会调用 AI 模型两次以精确定位元素。

* 返回值：
  * `Promise<void>`

* 示例：

```typescript
await agent.aiScroll({ direction: 'up', distance: 100, scrollType: 'once' }, '表单区域');
```

:::tip 关于 `deepThink` （深度思考）特性

`deepThink` 是一个强大的特性，它允许 Midscene 调用 AI 模型两次以精确定位元素。这在目标元素面积较小、难以和周围元素区分时非常有用。

:::

## 数据提取

### `agent.aiQuery()`

使用此方法，你可以直接从 UI 提取数据，并借助多模态 AI 的推理能力，实现智能提取。只需在 `dataDemand` 中定义期望格式（如字符串、数字、JSON、数组等），Midscene 即返回相应结果。

* 类型

```typescript
function aiQuery<T>(dataShape: string | Object): Promise<T>;
```

* 参数：
  * `dataShape: T`: 描述预期的返回值格式。

* 返回值：
  * 返回值可以是任何合法的基本类型，比如字符串、数字、JSON、数组等。
  * 你只需在 `dataDemand` 中描述它，Midscene 就会给你满足格式的返回。

* 示例：

```typescript
const dataA = await agent.aiQuery({
  time: '左上角展示的日期和时间，string',
  userInfo: '用户信息，{name: string}',
  tableFields: '表格的字段名，string[]',
  tableDataRecord: '表格中的数据记录，{id: string, [fieldName]: string}[]',
});

// 你也可以用纯字符串描述预期的返回值格式：

// dataB 将是一个字符串数组
const dataB = await agent.aiQuery('string[]，列表中的任务名称');

// dataC 将是一个包含对象的数组
const dataC = await agent.aiQuery('{name: string, age: string}[], 表格中的数据记录');
```

## 更多方法

### `agent.aiAssert()`

使用此方法，你可以通过自然语言描述一个断言条件，让 AI 判断该条件是否为真。当条件不满足时，SDK 会抛出错误，并在错误信息中追加 AI 返回的详细原因。

* 类型

```typescript
function aiAssert(assertion: string, errorMsg?: string): Promise<void>;
```

* 参数：
  * assertion: string - 用自然语言描述的断言条件。
  * errorMsg?: string - 当断言失败时附加的可选错误提示信息。

* 返回值：
  * 返回一个 Promise。当断言成功时解析为 void；若断言失败，则抛出一个错误，错误信息包含 `errorMsg` 以及 AI 生成的原因。

* 示例：
```typescript
await agent.aiAssert('"Sauce Labs Onesie" 的价格是 7.99');
```

:::tip
断言在测试脚本中非常重要。为了降低因 AI 幻觉导致错误断言的风险（例如遗漏错误），你也可以使用 `.aiQuery` 加上常规的 JavaScript 断言来替代 `.aiAssert`。

例如，你可以这样替代上面的断言代码：

```typescript
const items = await agent.aiQuery(
  '"{name: string, price: number}[], 返回商品名称和价格列表'
);
const onesieItem = items.find(item => item.name === 'Sauce Labs Onesie');
expect(onesieItem).toBeTruthy();
expect(onesieItem.price).toBe(7.99);
```
:::

### `agent.aiWaitFor()`

使用此方法，你可以等待某个断言条件成为真。考虑到 AI 服务的成本，检查间隔不会超过 `checkIntervalMs` 毫秒。

* 类型

```typescript
function aiWaitFor(
  assertion: string, 
  options?: { 
    timeoutMs?: number;
    checkIntervalMs?: number;
  }
): Promise<void>;
```

* 参数：
  * `assertion: string` - 用自然语言描述的断言条件
  * `options?: object` - 可选的配置对象
    * `timeoutMs?: number` - 超时时间（毫秒），默认为 15000
    * `checkIntervalMs?: number` - 检查间隔（毫秒），默认为 3000

* 返回值：
  * 返回一个 Promise。当断言成功时解析为 void；若超时，则抛出错误。

* 示例：

```typescript
// 基本用法
await agent.aiWaitFor("界面上至少有一个耳机的信息");

// 使用自定义配置
await agent.aiWaitFor("购物车图标显示数量为 2", {
  timeoutMs: 30000,    // 等待 30 秒
  checkIntervalMs: 5000  // 每 5 秒检查一次
});
```

:::tip
考虑到 AI 服务的时间消耗，`.aiWaitFor` 并不是一个特别高效的方法。使用一个普通的 `sleep` 可能是替代 `waitFor` 的另一种方式。
:::

### `agent.runYaml()`

使用此方法，你可以执行一个 YAML 格式的自动化脚本。脚本中的 `tasks` 部分会被执行，并返回所有 `.aiQuery` 调用的结果。

* 类型

```typescript
function runYaml(yamlScriptContent: string): Promise<{ result: any }>;
```

* 参数：
  * `yamlScriptContent: string` - YAML 格式的脚本内容

* 返回值：
  * 返回一个包含 `result` 属性的对象，其中包含所有 `aiQuery` 调用的结果

* 示例：

```typescript
const { result } = await agent.runYaml(`
tasks:
  - name: search weather
    flow:
      - ai: input 'weather today' in input box, click search button
      - sleep: 3000

  - name: query weather
    flow:
      - aiQuery: "the result shows the weather info, {description: string}"
`);
console.log(result);
```

:::tip
更多关于 YAML 脚本的信息，请参考 [Automate with Scripts in YAML](./automate-with-scripts-in-yaml)。
:::

### `agent.setAIActionContext()`

这个方法允许你设置在调用 `agent.aiAction()` 时，发送给 AI 模型的背景知识。

* 类型

```typescript
function setAIActionContext(actionContext: string): void;
```

* 参数：
  * `actionContext: string` - 要发送给 AI 模型的背景知识。

* 示例：

```typescript
await agent.setAIActionContext('如果 “使用cookie” 对话框存在，先关闭它');
```

## 属性

### `.reportFile`

报告文件的路径。

## 更多配置

### 在运行时设置环境变量

你可以通过 `overrideAIConfig` 方法在运行时设置环境变量。

```typescript
import { overrideAIConfig } from '@midscene/web/puppeteer'; // 或其他的 Agent

overrideAIConfig({
  OPENAI_BASE_URL: "...",
  OPENAI_API_KEY: "...",
  MIDSCENE_MODEL_NAME: "..."
});
```

### 打印 AI 性能信息

设置 `MIDSCENE_DEBUG_AI_PROFILE` 变量，你可以看到每次调用 AI 的时间和 token 数量。

```bash
export MIDSCENE_DEBUG_AI_PROFILE=1
```

### 使用 LangSmith

LangSmith 是一个用于调试大语言模型的平台。想要集成 LangSmith，请按以下步骤操作：

```bash
# 设置环境变量

# 启用调试标志
export MIDSCENE_LANGSMITH_DEBUG=1 

# LangSmith 配置
export LANGSMITH_TRACING_V2=true
export LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
export LANGSMITH_API_KEY="your_key_here"
export LANGSMITH_PROJECT="your_project_name_here"
```

启动 Midscene 后，你应该会看到类似如下的日志：

```log
DEBUGGING MODE: langsmith wrapper enabled
```

